Spark Shuffle FetchFailedException解决方案

最新推荐文章于 2025-06-10 21:07:23 发布

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本文探讨了Spark处理大规模数据时出现的shuffle错误，包括写入和读取过程中的常见问题，并提供了调整参数、优化内存分配及数据过滤等解决策略。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在大规模数据处理中，这是个比较常见的错误。

报错提示

SparkSQL shuffle操作带来的报错

org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException: 
Missing an output location for shuffle 0
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org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException:
Failed to connect to hostname/192.168.xx.xxx:50268
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RDD的shuffle操作带来的报错

WARN TaskSetManager: Lost task 17.1 in stage 4.1 (TID 1386, spark050013): java.io.FileNotFoundException: /data04/spark/tmp/blockmgr-817d372f-c359-4a00-96dd-8f6554aa19cd/2f/temp_shuffle_e22e013a-5392-4edb-9874-a196a1dad97c (没有那个文件或目录)
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FetchFailed(BlockManagerId(6083b277-119a-49e8-8a49-3539690a2a3f-S155, spark050013, 8533), shuffleId=1, mapId=143, reduceId=3, message=
org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException: Error in opening FileSegmentManagedBuffer{file=/data04/spark/tmp/blockmgr-817d372f-c359-4a00-96dd-8f6554aa19cd/0e/shuffle_1_143_0.data, offset=997061, length=112503}
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原因

shuffle分为shuffle write和shuffle read两部分。
shuffle write的分区数由上一阶段的RDD分区数控制，shuffle read的分区数则是由Spark提供的一些参数控制。

shuffle write可以简单理解为类似于saveAsLocalDiskFile的操作，将计算的中间结果按某种规则临时放到各个executor所在的本地磁盘上。

shuffle read的时候数据的分区数则是由spark提供的一些参数控制。可以想到的是，如果这个参数值设置的很小，同时shuffle read的量很大，那么将会导致一个task需要处理的数据非常大。结果导致JVM crash，从而导致取shuffle数据失败，同时executor也丢失了，看到Failed to connect to host的错误，也就是executor lost的意思。有时候即使不会导致JVM crash也会造成长时间的gc。

解决办法

知道原因后问题就好解决了，主要从shuffle的数据量和处理shuffle数据的分区数两个角度入手。

减少shuffle数据

思考是否可以使用map side join或是broadcast join来规避shuffle的产生。

将不必要的数据在shuffle前进行过滤，比如原始数据有20个字段，只要选取需要的字段进行处理即可，将会减少一定的shuffle数据。
SparkSQL和DataFrame的join,group by等操作

通过spark.sql.shuffle.partitions控制分区数，默认为200，根据shuffle的量以及计算的复杂度提高这个值。
Rdd的join,groupBy,reduceByKey等操作

通过spark.default.parallelism控制shuffle read与reduce处理的分区数，默认为运行任务的core的总数（mesos细粒度模式为8个，local模式为本地的core总数），官方建议为设置成运行任务的core的2-3倍。
提高executor的内存

通过spark.executor.memory适当提高executor的memory值。
是否存在数据倾斜的问题

空值是否已经过滤？异常数据（某个key数据特别大）是否可以单独处理？考虑改变数据分区规则。